머신 러닝의 다양한 유형의 인공 신경망

머신 러닝은 인간의 신경계와 유사하게 기능하는 신경망을 사용합니다. 여러 복잡한 연결이 있는 인간의 뇌와 유사하게 작동하도록 설계되었습니다. 인공 신경망은 기존 컴퓨터가 어려움을 겪는 분야에서 많은 용도로 사용됩니다. 컴퓨터 시뮬레이션은 다양한 유형의 인공 신경계를 사용합니다 AI 챗봇.

인공 뉴런은 종종 유닛이라고도 하며 인공 신경망에서 발견됩니다. 시스템의 전체 인공 신경망은 이러한 유닛으로 구성되며, 여러 층으로 쌓입니다. 복잡성에 따라 한 층은 수십 개의 유닛만 가질 수도 있고 수백만 개의 유닛을 가질 수도 있습니다. 입력, 출력 및 은닉 층은 인공 신경망에서 자주 볼 수 있습니다. 입력 층은 네트워크가 해석하거나 대략적으로 학습해야 하는 외부 세계에서 입력을 받습니다. 그런 다음 하나 이상의 은닉 층을 통과한 후 데이터는 활성화 함수에 유용한 정보로 변환됩니다.

결과를 얻기 위해 사용할 신경망의 종류는 수학적 변수와 프로세스 집합에 의해 결정됩니다. 머신 러닝 과정(ML)은 이러한 모든 기술을 설명하고 최고의 머신 러닝 과정에서 교육을 받으면 아래 내용에 대한 지식을 얻고 머신 러닝 인증을 받을 수도 있습니다.

상위 7개 머신 러닝 인공 신경망:
신경망 모델의 모듈
이런 종류의 신경망에서는 여러 개의 개별 신경망이 함께 작동하여 결과를 얻습니다. 이러한 모든 신경망은 다양한 작은 작업을 수행하고 구축합니다. 이는 다른 신경망과 비교하여 고유한 일련의 독특한 입력을 제공합니다. 이러한 신경망은 작업을 완료하기 위해 통신하거나 신호를 전송하지 않습니다. 이러한 요소는 결과를 계산하는 데 사용되는 뉴런 수와 전체 프로세스 시간에 영향을 미칩니다. AI의 가장 빠른 하위 분야 중 일부는 연결된 신경망입니다.

피드포워드 신경망을 사용하는 인공 뉴런은 모든 데이터가 단일 방향으로만 흐르기 때문에 가장 기본적인 유형의 신경망입니다. 정보는 입력 뉴런을 통해 이 유형의 신경망에 들어오고 결과 지점을 통해 나가며 숨겨진 계층을 포함할 수 있습니다. 이 네트워크에서는 다양한 방법에 대한 이해가 적용됩니다. 전방파만 허용되며 역전파는 허용되지 않습니다. 전방 신경망은 음성 감지 및 컴퓨터 이미지를 포함한 다양한 용도가 있습니다. 이러한 종류의 신경망은 관리하기가 더 간단하고 데이터 포인트에 매우 잘 대응합니다.

방사형 기반 방법 네트워크 신경
RBF 기능은 두 개의 레이어로 나뉩니다. 이 레이어는 중심이 지점에서 얼마나 떨어져 있는지 고려하는 데 사용됩니다. 이 기능은 첫 번째 레벨에서 내부 표면 특성과 결합됩니다. 이러한 레이어의 결과는 다음 단계에서 고려되어 다음 반복에서 동일한 결과를 계산합니다. 전기 복구 네트워크는 이 기능이 사용되는 한 분야입니다. 정전 후에는 전기를 가능한 한 안전하고 신속하게 복구해야 합니다.

코호넨의 자기 조직화 신경망
이 신경망에서 모든 정도의 궤적을 별도의 맵에 공급할 수 있습니다. 계획을 훈련함으로써 조직에 대한 지침 데이터가 생성됩니다. 맵은 하나 이상의 크기를 가질 수 있습니다. 이 값에 따라 세포의 질량이 변동할 수 있습니다. 맵을 개발하는 동안 뉴런의 위치는 변하지 않습니다. 자체 제작 절차의 초기 단계에서 각 뉴런 값에 입력 시퀀스와 약간의 부하가 제공됩니다. 목표에 가장 가까운 셀이 성공합니다. 2단계에서는 승리한 뉴런 외에도 다른 셀도 지점 방향으로 이동하기 시작합니다.

연속 신경망(RNN)
이 네트워크는 각 계층의 출력이 초기 입력으로 피드백된다는 사실에 의존합니다. 이 아이디어는 계층의 결론을 예측하는 데 도움이 됩니다. 각 뉴런은 계산 프로세스 동안 메모리 셀로 기능합니다. 다음 시간 단계로 이동함에 따라 이후에 활용될 뉴런 신경 정보가 유지되고 절차가 다음 단계로 이동합니다. 오류 정정은 예측을 개선합니다. 적절한 예측 결과를 얻으려면 실수 정정 중에 특정 수정이 이루어집니다. 훈련 속도는 네트워크가 부정확한 예측에서 결과를 올바르게 예상할 수 있는 속도를 설명합니다.